Летом 2020 года Министерство обороны США поручило институту ARM (Advanced Robotics for Manufacturing) найти роботизированные решения для смягчения последствий пандемии COVID-19 и создать техническую основу для реагирования на будущие подобные кризисы. ARM обратился к членам своего консорциума, состоящему из 300 с лишним членов, с просьбой предложить идеи проектов, и в итоге инициировал 9 проектов в рамках специального конкурса с финансированием, предоставленным оборонным ведомством.

Проекты были сосредоточены на нескольких критических областях, включая дезинфекцию помещений и поверхностей, тестирование на COVID-19, производство и процедуры обеспечения качества для производства средств индивидуальной защиты (СИЗ), а также использование роботов для строительства временных сооружений, которые могут поддержать работу больниц.

Институт ARM недавно провел виртуальный саммит, посвященный этим проектам. Ниже приведены подробности о каждом из 9 проектов.

Быстрое производство СИЗ с помощью автоматизации и робототехники

Пандемия COVID-19 выявила критические уязвимости в глобальной цепи поставок медицинских услуг. В начале пандемии производители не смогли удовлетворить значительный спрос на средства индивидуальной защиты, что привело к дефициту и длительным срокам поставки.

Разработки в рамках этого проекта, который осуществляли Siemens, Henderson Sewing Machine Company, Yaskawa Motoman и HomTex, позволили сократить число необходимых операторов-людей и повысить эффективность производства, сократить время цикла, увеличить пропускную способность, повысить надежность благодаря обнаружению неисправностей на основе технического зрения и роботизированному управлению с помощью также технического зрения. Кроме того, в производстве использовался модуль Edge AI на базе технологии искусственного интеллекта в качестве услуги для снижения первоначальных затрат на покупку оборудования.

Этот проект улучшает существующее автоматизированное производство масок в США, включая роботизированный автоматический визуальный контроль, подбор и сортировку, а также упаковку и укладку на поддоны в конце линии.

Индивидуальная сборка масок с помощью роботов

Центр по контролю заболеваний США определил, что тканевые маски играют жизненно важную роль в замедлении распространения COVID-19, но предложение не успевает за спросом. Роботизированное шитье представляет собой техническую проблему, поскольку требует манипулирования гибкими материалами, тонкого моторного контроля и точного распознавания деталей.

Проект в рамках ARM позволяет обеспечить роботизированное производство масок на заказ в любое время и в любом месте. Он также увеличивает использование автоматизации в отрасли, которая продолжает опираться в основном на ручной труд.

Эта работа будет основываться на результатах других проектов ARM для автоматизации роботизированного производства тканевых лицевых масок для средств индивидуальной защиты. Проект ведется под руководством специалистов Siemens и в нем принимаю участие компании Henderson Sewing Machine Corporation, Sewbo Inc, Bluewater Defense, Industrial Sewing and Innovation Center (ISAIC).

“Роевая робототехника” для производства крупных конструкций

COVID-19 выявил острую необходимость в быстром развертывании закрытых пространств с отрицательным давлением. Эти конструкции, поддерживаемые воздухом, быстро развертываются и имеют преимущества по сравнению с традиционными палатками, и идеально подходят для использования в качестве экспедиционных госпиталей, карантинных помещений, жилья и других видов помощи при стихийных бедствиях или военного применения. Производство этих конструкций трудоемко, но может быть ускорено с помощью роботизированной технологии, которая поможет производственному персоналу работать с тяжелыми и гибкими материалами.

Данный проект, который ведут Rensselaer Polytechnic Institute и компания Pvilion, направлен на решение проблемы перемещения и манипулирования большим, тяжелым, гибким материалом на значительной площади путем создания парка самоуправляемых, контролируемых человеком роботизированных платформ, которые возьмут на себя тяжелую работу по перемещению материала по производственному цеху. Эта производственная технология поможет создать “больницу в транспортном контейнере”, которая может быть установлена на парковке с помощью бригады из 8-10 человек и вилочного погрузчика всего за 72 часа. Благодаря внедрению этой разработки можно снизить стоимость и сроки изготовления этих критически важных структур.

Автоматизация определения характеристик и оценки качества в производстве СИЗ

Процедуры обеспечения качества при производстве средств индивидуальной защиты (СИЗ), таких как защитные маски, являются трудоемкими и отнимают много времени. Испытания образцов СИЗ стали приоритетными не только на производственных предприятиях, но и в медицинских центрах. Национальные лаборатории, проводящие валидационные испытания СИЗ, сообщают о сроках проведения испытаний до 75 дней из-за нехватки квалифицированного технического персонала и большого количества новых запросов.

Целью данного проекта является разработка роботизированной системы для автоматизации испытаний по обеспечению качества при проверке СИЗ, что позволит повысить производительность, продуктивность и эффективность производства СИЗ.

Разработчики в составе специалистов из Северо-восточного университета, Merrow Manufacturing и Boston Engineering создали технологию, которая позволяет быстро расширить промышленную базу страны в категории медицинских СИЗ, прошедших испытания в Ассоциация содействия развитию медицинской техники (AAMI). В результате проекта появилась возможность проводить три отдельных испытания по обеспечению качества на собственном производстве путем интеграции робототехники и автоматизации в процессы обеспечения качества для СИЗ, производимых в США. Это поможет решить проблемы изменчивости цепочки поставок.

Технология также может быть использована для проведения испытаний на проникновение жидкости, испытаний на воспламеняемость, барьерных испытаний жидкостей. Она также находит применение в автоматизации лабораторий, производстве медицинского оборудования, биофармацевтике, одежды и т.д.

Роботизированное нанесение антимикробных медных покрытий

Поверхности с медным покрытием быстро убивают коронавирусы, такие как COVID-19, но они не производились широко из-за низкого спроса. Однако пандемия подчеркнула необходимость в самодезинфицирующихся поверхностях.

Роботизированное холодное напыление меди обеспечит быстрое производство для удовлетворения нового спроса и улучшит технологичность устройств с такими покрытиями. Широкое внедрение поверхностей с медным покрытием позволит снизить распространение COVID-19 без необходимости частой очистки.

В рамках данного проекта компаниями Siemens и VRC Metals System была разработана полуавтоматизированная роботизированная система нанесения антимикробного медного покрытия, интегрирован сканер и разработаны средства автоматического создания траектории и контроля качества для нанесения медного покрытия на такие детали, как дверная ручка, больничная скамья, тележка, поручень и т.д.

Созданная установка протестирована и уже готова к использованию “как проверенная” система (в ней используются спрей VRC Metal Systems, системы NX CAM Robotics, Sinumeric Controler, Comau Robot с RunMyRobot). В рамках проекта также усовершенствован технологический шкаф до простой в использовании автономной системы для сканирования и напыления различных деталей.

Роботизированное применение холодного напыления также имеет множество других применений в ремонте, аддитивном производстве и т.д. Система может быть адаптирована к мобильным роботам для сканирования и нанесения покрытия на стационарные или крупные объекты.

Быстрая роботизированная диагностическая система

Хотя за это время было разработано множество тестов на COVID-19, их производство все еще недостаточное, чтобы обеспечить эффективное управление и контроль ситуации. Тесты полимеразной цепной реакции (ПЦР) на COVID-19 имеют длительное время выполнения, и быстрая разработка тестов на COVID-19 типа Lateral Flow Assay (LFA) значительно облегчила бы усилия по широкомасштабному тестированию для текущих и будущих пандемий. Для оценки производимых тест-полосок LFA требуется как минимум два специалиста – один для проведения анализа, а другой для интерпретации результатов с помощью анализаторов, позволяющих получить изображение и количественную оценку отдельных полосок. В рамках данного проекта компаниями Siemens Corporate Technologies, Maxim BioMedical и Siemens Healthineers было разработано решение с использованием современных систем технического зрения и гибких роботов для ускорения разработки тестов LFA путем автоматизации оценки качества тест-полосок LFA.

Эта система ускоряет разработку тест-полосок в 2-3 раза, повышает качество и надежность процесса, а также сокращает количество необходимого технического персонала. Технология может быть распространена на любой процесс разработки тест-наборов на основе LFA, легко масштабируется и помогает быстро реагировать на вспышки, подобные COVID-19.

Автономная роботизированная система дезинфекции на складах и верфях

Операции по логистике и поддержке бизнес-операций играют жизненно важную роль в обеспечении жизни страны, поставляя медицинские материалы и товары первой необходимости миллионам людей. Чтобы контролировать распространение COVID-19 на этих объектах, требуется более частая и надежная дезинфекция. В рамках данного проекта была разработана автономная система дезинфекции склада, которая может автоматически ориентироваться, находить и дезинфицировать поверхности, к которым прикасается большое количество людей, и потенциально зараженные участки. Этот процесс минимизирует роль человека в потенциально вредных процедурах дезинфекции, снижая при этом затраты.

Разработанный в рамках проекта программный продукт сократил время и усилия на настройку системы благодаря автономному сбору карты, интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу оператора и интерфейсу, позволяющим работать из любого браузера.

Система также обеспечила безопасную рабочую среду с минимальным воздействием на операции благодаря автоматизированным процедурам дезинфекции с использованием автономной навигации и надежного визуального восприятия, а также последовательному и точному распылению на известные поверхности с высоким уровнем контакта для снижения передачи патогенов.

В системе также разработаны многократно используемые и масштабируемые технологические модули за счет использования как открытого исходного кода, так и коммерчески доступного программного обеспечения, а также демонстрации взаимосвязи с другими коммерческими продуктами и сосуществования с ними.

В проекте участвовали Siemens, FedEx и Yaskawa Motoman.

Мобильный автономный промышленный дезинфектор (MAID)

Из-за быстрой трансформируемости COVID-19 для безопасной работы предприятий и рабочих помещений требуется частая дезинфекция поверхностей. Существующий метод ручной уборки не является идеальным, так как при этом в помещение попадает еще один человек, который может заболеть или передать вирус. В рамках данного проекта компаниями Lockheed Martin Advanced Technology Laboratories, GrayMatter Robotics, Lockheed Martin Rotary Mission Systems и Юго-Западным исследовательским институтом был разработан автономный мобильный робот с установленной на нем многоосевой роботизированной рукой (коллаборативный робот), способной манипулировать как системой дезинфекции, так и комплектом датчиков. Система определяет зоны, нуждающиеся в дезинфекции, выполняет процесс дезинфекции и ведет учет выполненных задач по уборке.

Ожидается, что дезинфекция с помощью такого устройства помещения в 10 000 кв. м займет всего восемь часов, исходя из следующих факторов: скорость работы прототипа 65 см в секунду, эффективный диаметр УФ-башни 182 см, умеренное количество зон, требующих вторичной дезинфекции, использование одной обработки на регион и обработка больших пространств несколькими роботами.

По прогнозам, стоимость коммерчески развернутого решения составит менее 100 тысяч долларов. Окупаемость инвестиций составит от нескольких недель до четырех месяцев, в зависимости от размера/сложности среды и частоты повторных обработок.

Автономный мобильный робот для дезинфекции многокомнатных помещений

Школы, офисы и производственные цеха необходимо дезинфицировать между сменами, чтобы минимизировать распространение COVID-19. Используемая сегодня для этого система дезинфекции Decon-X (DX1) доказала свою эффективность в Европе, но ей не хватает мобильности и автономности для дезинфекции помещений без оператора. Необходимо автоматизированное решение для обеспечения ежедневного возвращения работников в пространство, свободное от COVID. Этот проект добавил мобильные автономные возможности к системе дезинфекции помещений DX1 для автоматизации последовательной обработки нескольких помещений и пространств на рабочих местах. Добавление мобильности и автономной навигации к DX1 позволяет роботу перемещаться из помещения в помещение и выполнять серию обработок практически без вмешательства человека.

При использовании того же количества систем, что и в базовом варианте, система позволила сократить объем работы человека на 27,2%, что ограничило подверженность людей инфекции. При использовании того же количества людей, что и на базовом уровне, система позволила увеличить площадь дезинфекции на 19,3% и улучшить использование людей на 28%.

В проекте участвовали компании QinetiQ North America и MassRobotics.

По материалам The Robot Report и ARM Institute.

Источник

05.10.2021